32年前，Altera發明了世界上第一個可編程邏輯器件；30多年來，Altera不斷創新，一直被稱為FPGA領域的雌雄雙絕之一，為全球14,000多個客戶提供先進的芯片、軟件工具、知識產權（IP）和技術服務等高質量的可編程解決方案，廣泛應用于汽車、醫療、消費、航空航天、通信、工業等領域。
17年前，Altera大學計劃來到中國，成為外資企業中國大學計劃的先行者。Altera通過與大學創建聯合實驗室和培訓中心、舉行大學教師會議、舉辦各類設計比賽等，把當今最新的FPGA技術引入到中國高等教育，并探尋適合中國高校和教育發展的模式。
針對學生，Altera于2004年啟動了亞洲創新設計大賽。Altera通過設計大賽推動學生在可編程邏輯器件及其應用層面的能力發展，讓學生能夠把所掌握的FPGA知識應用到實踐中去，快速實現新的創意和革新，更好地適應當前“大眾創業 萬眾創新”的新形勢。據悉，Altera每年為業界培養上千名熟悉FPGA的畢業生，分布到世界各地。目前，中國已經成為接受FPGA先進技術最快的國家！
2015年12月英特爾斥資167億美元收購了Altera公司，整合完成后，Altera成為Intel PSG部門，Altera的名字將載入史冊，不再保留。
今年，是Altera亞洲創新設計大賽的第13個年頭，也是以Altera名義主辦的亞洲創新設計大賽的最后一年，明年的大賽將以Intel名義繼續主辦。
21支頂尖隊伍齊聚武漢
金秋十月,由Altera和友晶科技聯合主辦的2016亞洲創新設計大賽在武漢完美謝幕。本次大賽共吸引了超過500多支隊伍報名參賽，通過初賽、復賽，最后共有來自大陸和臺灣的21支隊伍參加了最后的角逐。
短短的兩天時間，21支隊伍通過技術報告、公開演講、現場展示對參賽作品進行了全方位的闡述和展示，由Altera、友晶資深技術專家和高校老師組成的評審組從技術水平、創新、實用性、演講水平、作品展示等方面對參賽作品進行認真的評審，評選出大賽的特等獎、一、二、三等獎，SoC特別獎，OpenCL特別獎等獎項。
最后，湖北大學的“磁流體顯示系統（Magic Ferrofluid Show） ”當選本屆亞洲創新設計大賽的兩岸總冠軍。
湖北大學的“磁流體顯示系統”項目獲兩岸總冠軍
參賽作品創意多多 機器人是熱點
在本屆參賽作品中，機器人仍然是熱點，同學們設計制作出了應用于不同領域的機器人，包括無線搜索定位機器人、舞蹈機器人、蜘蛛機器人、管家機器人、采用3D打印手的麒麟機器人等。
給筆者印象最深的是一個叫“AlphaBot”的機器人，酷酷的外型，足以與AlphaGo媲美。“AlphaBot”是一只1/12真人尺寸的大型機器人，有17個自由度與兩個輪子引擎，具備機器人運動學的控制系統，可以達成人、車變身與雙足平衡走路的功能，非常震撼！“AlphaBot”因此獲得大賽一等獎和Wurth特別獎。
獲得大賽一等獎和Wurth特別獎——AlphaBot
除了機器人，大賽中也涌現出了許多源于生活、極具商業價值的作品！
國立虎尾科技大學的“兒童電子繪圖板”，用設計有趣的指點筆代替傳統的紙、筆、黑板來教學，所見即所得，可以讓課程更生動、趣味。現場獲得了媽媽們的青睞，可謂是現場人氣作品。
人氣作品——“兒童電子繪圖板”
臺灣健行科技大學的“MASK”，通過二維影像與測距裝置計算出符合五官位置的面膜資料并上傳到云端，客戶可定制化符合自己臉型的面膜或面具。女同胞們特別喜歡。
定制適合自己臉型的MASK
國立臺灣科技大學的“iRuner”從日常生活中選材，可實現非接觸式的運動及心律信號監控，解決了運動時的汗水對穿戴式心律帶、計步器或手環造成的不適影響。
臺灣學生的創新創意、發散思維讓人嘆服！大陸學生的作品中也涌現出許多精品。
上海大學的“體感互動式虛擬動作捕捉系統”是學生們對華山醫院機器及其多家分院康復科的調研后萌發的創意，用VR領域中的動作捕捉技術致力于解決腦卒中患者上下肢體一體化運動機能評估問題。凸顯我們當代大學生的社會責任擔當。
電子科技大學的“基于OpenCL的游戲AI設計與實現”，實現基于異構計算的游戲機器人，把DE5-NET作為圖像加速模塊，通過圖像處理和學習算法，成功完成游戲的自動運行。該項目采用Altera公司最新提供的OpenCL-FPGA接口進行設計，充分利用OpenCL針對FPGA的優化方法，在很短的時間內完成了該系統的設計與驗證，資源利用率達到85%以上，使設計滿足實時視頻信號處理。
據了解，以華爾街各大銀行為代表的金融公司和谷歌、百度、騰訊等為代表互聯網公司均已開始構建以基于FPGA并采用OpenCL為開發手段的新型高能效異構計算平臺。基于FPGA的異構計算系統方案相比于其它競爭方案具備更高的能量利用效率，有望成為未來構建高性能計算平臺的主流方案。
2016亞洲創新設計大賽獲獎名單：http://www.shi-ke.cn/article/3000053456
專家點評亮點多多
本次大賽的參賽作品從技術難度、應用廣度、實用性等均受到專家好評。專家評委們毫不吝嗇地表達了對作品的喜愛，并提出了中肯的改進意見，讓學生們受益匪淺。
專家們點評時妙語連珠，展現了深厚的文化底蘊和個人風采。下面是部分專家的精彩點評。
磁流體顯示系統（Magic Magnetofluid Show）——兩岸總冠軍、大賽特等獎、卓越導師獎
參賽單位：湖北大學
指導教師：劉文超
參賽隊員：李宣成 楊天 史曉彤
此項目拿獎真是拿到手軟啊！據了解，團隊中有一名同學大一是學化學的，大二轉到電子專業。看來，跨學科促進了該項目的誕生！
專家點評：
這是一種新的顯示系統。它與液晶屏、投影、CRT、LED等顯示不同，是利用外部磁場來驅動溶液中的磁性流體，能顯示數字、英文字母、漢字等。該作品是一個跨學科的作品，很有創意，將化學知識和電子知識結合起來。
從作品的制作來看，沒有套件，全部自己制作。從溶液配制、顯示平臺、驅動電路、控制電路的制作，全部自己完成。移植了嵌入式Web服務器，在Ubuntu OS上開發，是一個典型的嵌入式系統。
該作品能顯示8*8漢字點陣、時鐘、英文字母，還有貪吃蛇游戲功能，增加了作品的趣味性。
對這個作品印象深刻，非常有創意，值得學習。
AlphaBot——大賽一等獎、Wurth特別獎
參賽單位：臺灣大學
指導教師：簡韶逸
參賽隊員：林煒翔 洪亦德 樊恩宇
專家點評：
臺灣大學的這個作品對我來講很新穎。Alaphabot采用基于FPGA的機器人模型，在FPGA內部完成機器人的電機控制，既可以完成機身各部位的單獨控制，又能完成整個機器人的變換操作，非常震撼。由于機身上采用多電機，因此AlphaBot還能實現平衡行走等功能。除此之外，Alphabot還支持基于卷積神經網絡算法的圖像識別，而CNN識別是及其消耗FPGA資源的。
這款作品的商業價值非常大，我個人希望臺大的Alphabot團隊能夠繼續對系統進行優化，早日商業化。
由于資源的限制，本次作品沒有實現CNN的學習過程，而是靜態地將學習結果預置在ROM中，這個不得不說是一個遺憾。但是我相信隨著更高端FPGA的采用，學習過程將不再是個問題。非常棒的作品！
基于FPGA的輔助3D設計系統——大賽特等獎、卓越導師獎
參賽單位：清華大學
指導教師：全成斌
參賽隊伍：胡澤聰 韋毅龍 楊天龍
該作品的技術報告獲得點評專家的高度贊揚。清華學子真不是蓋的!！
專家點評：
三維建模是很困難的，對設備資源要求較高。清華大學用兩個攝像頭、一個顯示器、一塊FPGA板卡實現了一個簡單的3D設計系統。雖然系統看起來很簡單，但創意較新。
該項目的特點：
1）一個簡單的3D建模模型，給出了一個低成本方案，展示了清華學子深厚的數學功底，用于幾何空間的建模。
2）6個NIOSII CPU分工合作：2個CPU負責識別繪制筆和坐標,1個CPU負責整體調度和GUI的繪制,3個CPU負責三維圖像并渲染;解決了多CPU的調度問題,這是一個難點。
3）從技術文檔來看，首先從功能設計入手，給出了系統總體框架結構，然后再到硬件設計、軟件（算法）設計以及最后功能實現；對時序分析、跨時鐘域的分析，文檔寫得非常清楚。值得大家學習。
兒童電子繪圖板——大賽特等獎
參賽單位：國立虎尾科技大學
指導教師：張凱雄
參賽隊員：沈國丞 周冠廷
此項目現場表現力強，堪稱人氣作品，獲得諸多年輕媽媽的青睞！
專家點評：
兒童教育問題，從教育理念、教育方式、教育工具，都是熱點。國立虎尾科技大學的“兒童電子繪圖板”從教育工具入手，針對兒童教育提升興趣的角度，利用已有的設備——投影儀，外加上一個Altera NIOSII SoPC系統，就可以實現一款擁有畫圖功能、動畫功能、音樂訓練功能、算術功能，讓小朋友非常容易上手的的繪圖工具。這個繪圖板抓住了應用的一個痛點，或者說需求；作品生動有趣，寓教于樂，易于使用。
該系統的設計創新點突出、應用場景明確、功能豐富，有商業前景和推廣價值。
為了完成這個設計目標，設計者完成了CCD攝像圖形的色彩空間變換，光點XY坐標確定定位、音樂、電子鋼琴、播放等模塊，在FPGA上建立NIOSII的SoPC系統，軟硬結合，取材方便，克服了傳統電子白板的缺點，讓每一個小朋友的桌面都可以成為電子繪圖板，抓住了創新的要點，是一款很成功的設計作品。
進一步設想：如果加上無線路由，老師在講臺上控制某個書桌上的繪畫筆開啟；指點筆改為紅外方式，不采用紅光LED，保護小朋友的眼睛。
Robot Kylin——大賽一等獎
參賽單位：湖北大學
指導教師：盧仕
參賽隊員：歐陽程喆 魏磊 潘山
專家點評：
湖北大學的麒麟機器人也是屬于機器人應用的一個實現案例。
在作品中，設計者完成了兩個截然不同的數據通路。首先是采用數據手套中的傳感器獲取人體上肢運動參數，然后將運動參數通過藍牙送到FPGA中，同時通過VR眼鏡獲取頭部運動參數，也是通過藍牙送到FPGA，然后在FPGA中完成麒麟機器人手臂的控制。
同時，設計者還實現了另外一個數據通路，就是將攝像頭獲取的信號，通過FPGA完成格式轉換，然后通過以太網連入路由器，送到與其連線的手機APP上。難能可貴的是，FPGA中的圖像格式轉換是通過FPGA的OpenCL加速完成的。
從設計應用來看，作品很好地詮釋了VR的概念，通過FPGA的加速完成實時處理。
從系統功能分區來看，ARM的功能還稍微薄了一些，僅僅只是完成TCP/IP協議棧，沒有充分利用ARM的可編程特性。如果能夠在圖像處理這個思路上對圖像處理的功能豐富和完善，將是一款非常了不起的VR應用。
Freedom in Wireless:A Future Proof,Low Latency SDR Wireless Microphone System——大賽一等獎
參賽單位：臺灣大學
指導老師：魏宏宇
參賽隊員：卓訓緯
專家點評：
臺灣大學的軟件無線電麥克風系統。我大教室上課從不用麥，因為同學們喜歡我原聲音質，沒噪聲。說實話，就是有點費嗓子。但是我帶的專題試驗很特殊，條件限制，28位同學得在兩個房間做試驗。所以我不僅要用麥，還是無線麥。經常有同學穿過來說，老師，那邊廣播里又開始賣假藥啦。我工作方向上也搞數字視頻廣播DVB,和數字音頻廣播DAB。聽到卓同學的作品，興趣自然就來了。
卓同學自成邏輯完備組，以一當三人， 用軟件無線電思想， 獨立設計了一個收發端可交互，發射端可變頻，接收端分集接收，同時具備多策略和多種應用的廉價無線麥克風音頻傳輸處理方案。作品給可調頻的模擬無線麥克風增加射頻接收變頻功能。接收時巧妙使用多個內含硅電調的廉價電視棒完成射頻接收，下變頻，和數字化。用ARM實現數據獲取、預處理，網絡等功能。用FPGA硬件實現數字解調到聲音輸出的快速通路。在其中使用復數鎖相環解調帶來了高線性度和低延遲的優點。在分集信號處理和降噪等方面也是可圈可點。可看出設計上花了多少心思和精力。
演示的時候，我詢問150米具體指的什么到什么，他立刻跑到走廊去秀給大家看遠距離傳輸效果，我是真的被他的真誠和實在感動了，從作品和演示我看到了一絲不茍的匠人精神。
這個作品的創意和效果保證了作品的實用性。從另方面看，雖然現在數字音頻廣播收發成本還是高于模擬系統，但是數字系統的高頻帶利用率是模擬系統無法比擬的。因此，作品繼續適度的數字化可能會帶來更具前瞻性的市場應用前景。
一種仿卷積神經網絡的藝術風格圖像處理系統——大賽二等獎
參賽單位：哈爾濱工業大學
指導教師：孟升衛
參賽隊員：魯健捷
專家點評：
畫家大多思維發散、跳躍，對色彩的偏好、色彩組成、線條構成、構圖創意、意境、空間感的把握，各個畫家有自己的特點，如構圖新穎、想象力豐富、形象層次豐富、色彩絢麗等，特色非常鮮明。
梵高的《向日葵》以色彩鮮明的黃色偏好為特征；張大千的墨彩，獨創西洋的潑彩畫法；徐悲鴻的馬，幾根線條勾勒出馬的強健、有力，以線條勁道著稱。
電子系統一般都被認為是比較死板、墨守成規的。如計算1+1=2、X+Y>Z等這些邏輯問題非常容易。但要電子系統去判斷兩個同學的關系好不好，很困難。要讓一個電子系統形成梵高、張大千那樣的畫風，就很困難。
然而人工智能AI、深度學習等技術的出現和突破，讓這些不可能變成可能。
哈工大的藝術風格圖像處理系統，采用卷積神經網絡，用淺層網絡反映的特征作圖畫的風格，深層網絡反映的特征作為內容，構造一個藝術大師，創意十足，富有挑戰性。
為什么呢？因為目前深度學習對硬件資源的要求非常高，一般的嵌入式處理器難于達到深度學習對資源的要求。所以設計者設計了X86服務器加上DE1客戶端的架構，服務器完成深度學習的計算，DE1負責發參數和指令、解析數據、生產圖像，完成了一個藝術風格的電子圖像處理系統。大家也看到了所處理的圖像的確顯現出一些“藝術”的特點。
然而系統主要依賴于X86卷積神經網絡，希望通過進一步研究，把CNN做到SoC中去！
PS: 這個作品非常適合OpenCL！ 哈工大的參賽學生說在學校根本就沒有這門課，也不知道去哪里找。友晶總經理彭顯恩先生當即表示，為了鼓勵他繼續這個項目的深入研究和開發，愿意贈送一塊最新的板子支持他接著進行OpenCL算法的研究！
iRunner——大賽二等獎
參賽單位：國立臺灣科技大學
指導教師：林淵翔
參賽隊員：林郁宸 李杰 官筱芬
專家點評：
作品思路比較巧妙，從日常生活中選材，開發出智能跑步機原型。這個作品通過攝像頭追蹤人臉，從而獲取運動參數。識別到的人臉參數采集在Atom CPU完成，利用FPGA完成人臉圖像的濾波平滑以及去噪；然后將干凈的人臉參數通過運動模型得到運動參數，并在服務器端顯示。
這個系統也很好反應了SW+HW軟硬結合的設計思路，在FPGA中實現了計算量大的IIR濾波算法作為濾波器來對運動參數進行去抖；同時利用平均值預測的方式來判斷下一個點是雜散信號還是心率信號，從而提供信號精確性。都是值得稱贊的。這是一個很有意思的作品。
雖然這個作品已經初具規模，但是從商業化的角度來講，如果能夠擬合出個人平均N天的運動曲線來指導運動，將取代目前健身教練的部分工作。同時從識別精確度和實時性來看，能否考慮采用FPGA完成人臉識別部分的硬件加速?
體感互動式虛擬動作捕捉系統——大賽二等獎
參賽單位：上海大學
指導教師：陸曉峰
參賽隊員：程鵬 陳天義 熊學鈞
專家點評：
很高興看到這樣一個在應用上具有很大社會意義的作品。這個作品中，FPGA完成數據與capture node的藍牙傳輸，同時與server端application SW的RS-232交互。需要在FPGA中完成capture人體采樣點運動軌跡的實時信息處理，得到application SW需要的數據信息。而server端通過application SW給出了一個軟件GUI，很好地根據FPGA處理后的運動軌跡信息實時顯示人體動作。
作品很好體現SW+HW軟硬結合的設計思路，通過硬件完成延時要求高的實時圖像數據處理。個人覺得，本作品取材以及完成度完全可以走向商用。
個人感覺能夠從增加人體采樣點，或者在FPGA內部通過實現兩套處理引擎從而提高處理精度以及立體圖像顯示，并增加康復周期人體運動軌跡曲線統計等功能上面來進行提升。
即時復寫平臺——大賽三等獎
參賽單位：湖北大學
指導教師：盧仕
參賽隊員：劉炎欣 鮑磊 祝雙羽
專家點評：
FPGA利用攝像頭得到圖像，完成邊界提取算法。本次作品采用Sobel算子，當然還有包括其余log算子以及Robert算子等。然后將邊界矢量送到ARM進行基于Sobel算子的增強銳化處理；再將灰度信息轉換為打印臂動作控制信息送到FPGA控制邏輯，從而完成機器臂打印的控制。
主要兩大功能：圖像邊界處理以及機器打印臂電機控制。
整個作品思路比較清晰，很好體現了自動控制系統中特征值抽取à特征值到控制指令轉換à電機控制。采用ARM來處理邊界灰度信息還是不錯的。
如果能夠在圖像采集實時性、打印臂精度，以及打印控制信息傳輸通道容錯和加密機制上做些提升，個人覺得應該可以更好。
基于SoCKit的實時網絡頻譜分析儀——大賽三等獎
參賽單位：中國傳媒大學
指導教師：杜偉韜
參賽隊員：祁得文 劉錫銘 陳瑋璐
專家點評：
這個作品是我本人比較感興趣的一個作品。因為在通信領域中，基于頻域進行波形分析的設備通常比較昂貴，所以如何在設計組中共享測試資源一直是開發測試團隊比較關注的問題。今天從傳媒大學同學的作品里面看到了一些有意思的嘗試。首先通過AD完成采樣，然后將采樣后的信號送入FPGA中，完成變頻處理；同時通過ARM與服務器進行通信，在服務器的應用軟件中完成各種基于頻譜特征函數的運算；通過在應用軟件中通過選擇通道數，可以實現多通道同步顯示。
作品結構和思路清晰，可擴展性強，比如可以通過增加觸發通道數來提供增加類似于示波器探頭數功能以提高實際測試中多點觸發采樣的場景，同時也比較容易地在服務器端通過SW層擴展各種頻域特征函數，比如基于TDEV函數的信號抖動，相噪比函數等。
當然作品也稍有不足，一個是窗函數的選擇，目前這個作品只是支持漢明窗，因為不同應用需要使用不同的窗函數；窗函數中FFT的點數可配置等。而且從實現來看，ARM的功能沒有完全體現出來，這里僅僅只是用做與服務器的橋接。
舞蹈機器人——大賽三等獎
參賽單位：湖北大學
指導教師：盧仕
參賽隊員：王鑫健 朱元杰 艾康
專家點評：
很高興在本次大賽中看到很多與機器人應用相關的作品。而湖北大學同學完成的這個作品就是其中之一。在這個作品中，幾乎所有功能都是通過FPGA完成的，其中包括了攝像頭采集數據識別以及參數轉換，采集數據RGB轉換到VGA顯示器，機器人電機控制，基于藍牙的傳輸通道。
這個作品很好地體現了FPGA的處理能力，能夠對采集數據進行實時處理；而且采用NIOSII完成采集信息到機器人關機控制指令的轉換。很顯然是一個非常棒的基于NiosII的系統設計。
從個人來講，我希望能夠看到在增加人體采集點從而精確機器人動作上面的提升，并擴展和增強對攝像頭采用圖像的處理。
小型物聯管家機器人——大賽三等獎
參賽單位：中山大學
指導教師：郭建平
參賽隊員：李開友 徐粵榮 莫燕飛
專家點評：
今年6月在深圳和我一個工作了10余年的學生見面。他剛離職開公司專做物聯網方案，在珠三角這個方向太火了。所以當我看到中山大學的“小型物聯網管家機器人”題目時，心想不愧是珠三角的大學呀，與國家發展建設需求緊密合拍。
選手在臺上的演講表現可以用驚艷來形容，極具感染力，基本是和主持搶飯碗的節奏。
咱們回到作品上來。這個設計創意緊跟時代熱點，又有所突破。一方面將昂貴的智能家居用廉價的智能機器人代替，給網紅董明珠老師爭取了革新智能家電的時間。
另一方面這個機器人可以開進危險環境，替代涉險人員進行先期探測和操作控制，保障人員安全。具有明顯的實用價值。設備上，使用了DE1-SOC開發板、履帶車體、一系列傳感器，可操控的機械手和互聯網另一頭的手機或者PC構成完整系統。主IC資源則使用了一個ARM,一個NIOS-II和用于驅動外設及采集處理數據的FPGA，較好的利用了DE1-SOC的特點，資源和優勢，且具有一定的技術難度。現場演示小車受控運動靈活，數據采集有效，機械臂上的機械手可以觸碰指定位置的物體，演示效果良好。
整體來看，這是一個相當有前景的優秀作品。再展望一下，機械臂和機械手繼續優化一下，同時完善機器人適應復雜路面的能力，那么將呈現出一個更加完美的作品。